| 函数 |
作用 |
| Net net(n) |
建一个输入为n的神经网络 |
| net.add_lay(n, func) |
n：下一层的节点数 func：激活函数 |
| net.predict(MatrixXd) |
预测输出 |
| 函数 |
作用 |
| Clustering clu(m, n) |
m：要分的类别 n：输入维度 |
| clu.predict(MatrixXd) |
预测输出 |
| 函数 |
作用 |
| Svm svm(c, tol, det) |
初始化训练参数 |
| svm.predict(MatrixXd) |
预测 |
| 函数 |
作用 |
| Train tra(x, y) |
初始化训练数据 |
| tra.train(Net&, n) |
训练Net 使用累积BP训练n次 |
| tra.train_BP(Net&, n) |
训练Net 训练n次 |
| tra.train(Clustering&, n) |
训练Clustering n次 |
| tra.train(Svm&) |
计算 a 和支持向量 |
| 函数 |
作用 |
| date_x(x, path, n) |
读取训练集或测试集 |
| read_bmp(path, x) |
读取图片 |
// 使用不同的算法解决异或问题
int main(){
//定义训练数据
MatrixXd x_train(2, 4), y_train(1, 4);
x_train << 0, 0, 1, 1,
1, 0, 1, 0;
y_train << 1, 0, 0, 1;
//net
Net net(2);
net.add_lay(2, 'sigmoid');
net.add_lay(1, 'sigmoid');
//clu
Svm svm;
//train
Train tra(x_train, y_train);
tra.train(net, 10);
tra.train(svm);
//predict
cout << "net:" << net.predict(x_train) << endl;
cout <<< "svm" << svm.predict(x_train) << endl;
return 0;
}
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